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title: vllm 高效大语言模型
date: 2025-02-12 
images: ['https://kodo.huixiangwuyou.com/blog/images/VLLM.png']
summary: 'vllm 是一个高性能的开源库，用于在GPU上高效运行大型语言模型。它提供了一个简单易用的接口，可以轻松地加载和使用各种预训练的语言模型，如GPT-2、GPT-3、BERT等。'
tags:
 - AI
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*特点*
- 高效的内存管理:通过PagedAttention 算法，VLLM实现了对KV缓存的高效管理，减少了内存浪费，优化了模型的运行效率。
- 高吞吐量:VLLM 支持异步处理和连续批处理请求，显著提高了模型推理的吞吐量，加速了文本生成和处理速度。
- 易用性:VLLM与HuggingFace 模型无缝集成，支持多种流行的大型语言模型，简化了模型部署和推理的过程兼容 OpenAl的 API服务器。
- 分布式推理:框架支持在多 GPU环境中进行分布式推理，通过模型并行策略和高效的数据通信，提升了处理大型模型的能力。
- 开源共享:VLLM 由于其开源的属性，拥有活跃的社区支持，这也便于开发者贡献和改进，共同推动技术发展。
